Е.Н. Захаров – д.т.н., профессор, Военная Академия РВСН им. Петра Великого (г. Балашиха)

E-mail: motorkom.z@mail.ru

А.В. Чечкин – д. ф.-м. н., чл.-корр. Академии технологических наук РФ, профессор, Финансовый университет при Правительстве РФ (Москва)

Email: a.chechkin@mail.ru

Постановка проблемы. Предлагается разумное упрощение формализации и обеспечения оперативности анализа функционирования потенциально опасных объектов (ПОО) на базе избыточной модели в форме среды радикалов. Выделялись частные, упрощенные модели системы с односторонними ограничениями и только в рамках ограниченной структуры системы проводился анализ, как правило, одной задачи (свойства, функции или характеристики системы). Цель. Предложить новый подход к оперативной оценке рисков ПОО с использованием среды радикалов на нейроподобных элементах и метода экспресс-анализа.

Результаты. Предлагаемый подход эффективно использован для оценки рисков при транспортировании одного из типов ПОО при заданных условиях обстановки, проведенной в рамках соответствующей «деловой игры».

Практическая значимость. Предложенный экспресс-метод на базе избыточного моделирования в форме среды радикалов позволяет оперативно получать оценку уровней рисков и соответствующих им вероятностей. Он может быть надежным инструментом для оперативного принятия соответствующих решений, связанных с обеспечением безопасности потенциально опасных и других объектов.

Захаров Е.Н., Чечкин А.В. Оценка рисков при эксплуатации потенциально опасных и других объектов с использованием среды радикалов на нейроподобных элементах. Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2020. Т. 22. № 2.  С. 43–52. DOI: 10.18127/j19998554-202002-04

1. Васенин В.А., Пирогов М.В., Чечкин А.В. Информационно системная безопасность критических систем. М.: КУРС ИНФРА-М. 2018.
2. Захаров Е.Н., Чечкин А.В. Экспресс-оценки функционирования открытых сложных систем. // Управление риском. 2004. № 4. С. 7-15.
3. Захаров Е.Н., Чечкин А.В. Способ экспресс-оценки функционирования открытых сложных систем с применением нейроподобных сетей // Управление риском. 2005. № 4. С. 2-10.
4. Пат. РФ № RU2295769. Нейроподобный элемент / Захаров Е.Н.
5. Захаров Е.Н., Чечкин А.В. Построение интеллектуальных систем на основе метода экспресс-анализа функционирования открытых сложных систем с использованием нейроподобных сетей // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2008. № 7. С. 28-36.
6. Системный анализ и принятие решений: Словарь-справочник / Под ред. В.Н. Волковой, В.Н. Козлова М.: Высшая школа. 2004.
7. Дружинин В.В., Конторов Д.С. Вопросы военной системотехники. М.: Воениздат. 1976. С. 141.
8. Hajek A. Interpretations of probability / The Stanford Encyclopedia of Philosophy / ed. Edward N. Zalta. Standford University. 2007.
9. Ramsey F.P. Truth and probability / The Foundation of Mathematics and Other Logical Essays. Ed. R. B. Braithwaite. Routledge and Kegan Paul, London, 1931. P. 156-198.
10. de Finetti B. La prevision: ses lois logiques, ses sources subjectives // Annales de l’Institut Henri Poincare. 1937. V. 7. P. 1-68.
11. Savage L.J. The Foundations of Statistics. New York. Wiley, 1954.
12. Good I.J. The Estimation of Probabilities: An Essay on Modern Bayesian Mrthods. M. I. T. Press, Cambridge, Mass., 1965. 
13. Zabell S.L. Carnap and the Logic of Inductive Inference // Handbook of the History of Logic. D.M. Gabbay, J. Woods, A. Kanamori (Eds.). Elsevier, 2004. P. 265-309.